待验证50% 置信解决方案精确时间
MoPrO-SD 使用类别条件化错误（class-conditioned errors）针对每个立场类别单独分析错误来精炼立场标签
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证错误分析的关键在于定位到底是哪一个环节、哪一类输入导致失败，而非盲目调整提示词63% 相似待验证在 Effect 错误类型中不应写入裸 Error，因为 Error 是所有错误的父类会让类型坍缩，应使用 Data.TaggedError 定义具名错误62% 相似待验证确定性评分器能可靠捕捉字段格式错误，但在整个套件上做平均后无法告诉你错误集中在哪里60% 相似待验证当 OCR 输出直接喂给 LLM 时，识别错误会被放大和传导，模型会基于错误文本产生看似合理实则错误的结论58% 相似待验证当多种不同归纳偏置的算法都收敛到同一错误模式时，说明问题出在问题定义或特征空间层面而非模型本身58% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1001300API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1001300MCP
get_claim(id=1001300)